大数据产业创新发展行动专项方案设计 以数据挖掘为核心驱动

一、背景与意义

随着数字经济的蓬勃发展，大数据已成为国家基础性战略资源。数据挖掘作为从海量数据中提取有价值信息的关键技术，是释放数据要素价值、推动大数据产业创新发展的核心引擎。为深入贯彻落实国家大数据战略，加快数据挖掘技术在各行业的深度应用，特制定本专项方案。

二、总体思路与目标

（一）总体思路
以数据挖掘技术创新为引领，以行业应用需求为导向，以数据要素市场化配置为动力，构建“技术研发—平台支撑—场景应用—生态培育”四位一体的发展体系，推动大数据产业向高端化、智能化、融合化方向发展。

（二）发展目标
到2026年，突破一批数据挖掘核心算法和工具，建成3-5个国家级数据挖掘技术创新中心；培育100家以上数据挖掘应用标杆企业；在制造、金融、医疗、交通等重点领域形成200个以上数据挖掘典型解决方案；数据挖掘相关产业规模超过5000亿元。

三、重点任务

（一）数据挖掘核心技术攻关行动

1. 智能算法突破：研发面向多模态数据、图数据、时空数据的下一代数据挖掘算法，提升复杂场景下的模式发现与预测能力。
2. 工具链自主化：开发国产化数据挖掘基础平台与工具链，包括数据预处理、特征工程、模型训练、可视化分析等全流程组件。
3. 隐私计算融合：推动数据挖掘与联邦学习、安全多方计算、可信执行环境等隐私计算技术深度融合，实现“数据可用不可见”。
4. 自动化机器学习（AutoML）：构建面向非专家的自动化数据挖掘系统，降低技术应用门槛。

（二）数据挖掘平台能力提升行动

1. 建设公共数据挖掘服务平台：整合算力、算法、数据资源，为中小企业提供低成本、高效率的数据挖掘服务。
2. 打造行业数据挖掘枢纽：在重点行业建设垂直领域数据挖掘节点，汇聚行业数据，沉淀行业知识模型。
3. 推动开源社区建设：支持国内开源数据挖掘框架发展，鼓励企业、高校贡献算法与工具。

（三）数据挖掘场景融合应用行动

1. 智能制造：利用数据挖掘优化生产排程、预测设备故障、提升质量检测效率。
2. 金融风控：通过数据挖掘构建信用评估、反欺诈、量化交易模型。
3. 医疗健康：挖掘电子病历、影像数据，辅助疾病诊断、药物研发和健康管理。
4. 智慧交通：分析交通流、轨迹数据，实现拥堵预测、信号优化和自动驾驶决策。
5. 农业与环境：挖掘遥感、气象、土壤数据，支撑精准农业和环境监测。

（四）数据挖掘生态培育行动

1. 培育市场主体：支持数据挖掘初创企业、专精特新企业成长，鼓励头部企业开放平台能力。
2. 加强人才培养：设立数据挖掘方向交叉学科，建设实训基地，开展职业资格认证。
3. 完善标准体系：制定数据挖掘流程、算法评估、结果解释等标准规范。
4. 促进国际合作：参与国际数据挖掘规则制定，推动技术交流与跨境数据流动试点。

四、保障措施

（一）加强组织领导
建立由工信、发改、科技等部门参与的联席会议制度，统筹协调重大事项。

（二）加大资金支持
设立数据挖掘专项基金，采用“揭榜挂帅”方式支持关键技术攻关；引导社会资本设立产业投资基金。

（三）优化数据供给
推动公共数据有序开放，培育数据交易市场，建立健全数据产权、流通、收益分配机制。

（四）强化安全监管
完善数据分类分级保护制度，加强算法安全评估，防范数据挖掘中的隐私泄露和算法歧视风险。

（五）开展试点示范
遴选一批数据挖掘应用试点城市和企业，推广成功经验，形成可复制的模式。

五、

数据挖掘是解锁数据价值、驱动大数据产业创新发展的关键抓手。通过本专项方案的实施，将有力提升我国数据挖掘技术水平和应用能力，为数字中国建设注入强劲动力。